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UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA FACULTAD DE INGENIERÍA GEOLÓGICA, MINERA Y METALÚRGICA
MODELO PROBABILÍSTICO DEL TRANSPORTE DE MINERAL EN EL TAJO ANAMA EN LA
UNIDAD MINERA ANABI S.A.C.
TESIS
PARA OPTAR EL TITULO PROFESIONAL DE INGENIERO DE MINAS
RIEMANN EULER GAMARRA SANTAMARIA
ASESOR: ING. AUGUSTO TEVES ROJAS
Lima - Perú
2015
DEDICATORIA
Dedicado a mis padres, hermanos(as), sobrinos(as): Euler, Arturo, Cesar, Edith,
Magda, Marilú, Cecilia, Mercedes, Luis, Yesmyne, Alejandro, Euler, Maybe, Mholy.
¡Hasta la victoria, siempre!
AGRADECIMIENTO
Agradezco a mis maestros Dr. Ing. Alfredo Marín Suarez, Ing. Augusto Teves
Rojas por ser ejemplo de superación, a mi padre por su amor, a mi mamá por su apoyo,
Belinia Baez Castro por ser mi compañera y consecuente por una sociedad justa, al
Ing. Luis Alva Florián por darme la oportunidad laboral y a mi alma mater la UNI.
INDICE
INRODUCCION…………………………………………………………………….01 CAPITULO I ASPECTOS GENERALES……………………………………….....03 1.1 Ubicación………………………………………………………………………..03 1.2 Accesibilidad…………………………………………………………………….03 1.3 Descripción Geológica…………………………………………………………..04 1.3.1 Geología Regional……………………………………………………………..05 1.3.2 Geología Local………………………………………………………………...11 1.3.3 Geología Estructural…………………………………………………………...15 1.3.4 Geología Económica…………………………………………………………..17 CAPITULO II MARCO TEÓRICO………………………………………………...19 2.1 Definición de probabilidad……………………………………………………....19 2.2 Variable aleatoria y distribución de probabilidades……………………………...20 2.3 Esperanza de una variable aleatoria……………………..…………………….....21 2.4 Simulación……………………………………………………………………….22 2.4.1 Simulación Monte Carlo……………………………………………………….25 CAPITULO III METODOLOGÍA DE TRABAJO………………………………....27 3.1 Descripción del sistema de transporte…………………………………………...27 3.2 Recolección de los datos para el modelo probabilístico……………………….....29 3.3 Tratamiento estadístico……..…………………………………………………....30
3.4 Construcción del diagrama de bloques y codificación en el lenguaje de simulación GPSS………………………………………………………………...........................30 3.5 Validación y análisis de sensibilidad…..………………………………………...30 CAPITULO IV FORMULACIÓN Y CONSTRUCCIÓN DEL PROGRAMA EN GPSS………………………………………………………………………………...31 4.1 Formulación del problema………………….…………………………………....31 4.2 Definición de datos y variables…………………………………………………..31 4.3 Diagrama de bloques…………………………………………………………….33 4.4 Codificación en GPSS……………….…………………………………………..34 CAPITULO V ANÁLISIS DE RESULTADOS………………………………….....37 5.1 Resultados de la simulación……………...……………………………………....37 5.2 Interpretación y validación de los resultados………….………………………....37 5.2.1 Validación……………………………………………………………………..39 CAPITULO VI MODELO ALTERNATIVO………...…………………………….41 6.1 Variables de sensibilidad…………………….…………………………………..41 6.1.1 Velocidad de los camiones……………………………………………………..41 6.1.2 Asignación de los camiones……………………………………………………43 6.2 Replanteo del programa.…………………….…………………………………...45 CAPITULO VII ANÁLISIS TÉCNICO ECONÓMICO...………………………….46 7.1 Análisis técnico………...…………………….………………………………….46 7.2 Análisis económico……………………………………………………………...46 CONCLUSIONES…………………………………………………………………..48 BIBLIOGRAFIA……………………………………………………………………51 ANEXOS……………………………………………………………………………53
LISTA DE TABLAS
Tabla 1.1: Ruta 01…………………………………………………………………...12 Tabla 1.2: Ruta 02…………………………………………………………………...12 Tabla 2.1: Variable aleatoria………………………………………………………....28 Tabla 3.1: Equipo de carguío………………………………………………………...37 Tabla 3.2: Equipo de transporte……………………………………………………...37 Tabla 5.1: Utilización de las excavadoras y su producción…………………………..46 Tabla 5.2: Aproximación del modelo………………………………………………..47 Tabla 7.1: Análisis económico………………………………………………………54
LISTA DE FIGURAS
Figura 3.1: Representación del modelo……………………………………………...35 Figura 4.1: Representación del diagrama de bloques…………………………….......41 Figura 5.1: Porcentaje de utilización de las excavadoras…………………………….46 Figura 5.2: Producción de las excavadoras…………………………………………..47 Figura 5.3: Comparación de la producción de mineral y desmonte del modelo vs el sistema real…………………………………………………………………………..48 Figura 6.1: Variación en la producción por el aumento de la velocidad de los camiones.……………………………………………………………………………49 Figura 6.2: Incremento de la utilización de las excavadoras por el aumento de la velocidad de los camiones…………………………………………………………...51 Figura 6.3: Producción de las excavadoras con la nueva distribución de los camiones…………………………………………………………………………….53 Figura 7.1: Comparación de las producciones……………………………………….55
LISTA DE TABLAS
Tabla 1.1: Ruta 01…………………………………………………………………...12 Tabla 1.2: Ruta 02…………………………………………………………………...12 Tabla 2.1: Variable aleatoria………………………………………………………....28 Tabla 3.1: Equipo de carguío………………………………………………………...37 Tabla 3.2: Equipo de transporte……………………………………………………...37 Tabla 5.1: Utilización de las excavadoras y su producción…………………………..46 Tabla 5.2: Aproximación del modelo………………………………………………..47 Tabla 7.1: Análisis económico………………………………………………………54
RESUMEN
En el presente trabajo se desarrolla un modelo probabilístico de transporte de
mineral en el tajo “Anama” de la Unidad Minera Anabi S.A.C. con el objetivo de
realizar modificaciones de parámetros de operación al mismo equipo de carguío y
acarreo para incrementar la producción diaria de mineral.
El modelo probabilístico se diseñó y programó haciendo el uso del lenguaje de
simulación GPSS (General Purpose Systems Simulator), el cual se basa en conceptos
como el método de Monte Carlo de Jhon Von Neumann.
Para el modelo se tomaron datos estadísticos del carguío y acarreo, in situ y en
una guardia de trabajo de 12 horas.
Este modelo probabilístico puede ser utilizado como una herramienta de toma
de decisiones antes de iniciar una guardia, lo cual nos permite simular la producción
en toneladas de mineral por guardia, estimar el porcentaje de utilización de los equipos
de carguío (excavadoras), y estimar el número de camiones en la cola y el tiempo
promedio en las colas.
ABSTRACT In the present work is developing a probabilistic model ore transport on the block
"Anama" Unit Minera Anabi S.A.C. In order to change the parameters changes of
operation at the same loading and hauling equipment to increase the daily production
of mineral.
The probabilistic model was designed and programmed by the use of simulation
language GPSS (General Purpose Systems Simulator), which is based on concepts
such as the Monte Carlo method of John Von Neumann.
For the model data statistics loading and hauling were taken by myself and working
on my watch 12 hours.
This probabilistic model can be used as a tool for decision making before starting
a guard, allowing us to simulate production in tons of ore per shift, to estimate the
percentage of utilization of haulage equipment (excavators), and to estimate the
number of trucks in the queue and the average time in queues.
INTRODUCCIÓN
En la minería debido a que se cuenta con equipos de elevado costo de
adquisición, operativo y de mantenimiento, se busca mejorar la eficiencia de los
mismos.
Una de las técnicas que utiliza la ingeniería y que ayuda a mejorar los procesos
industriales es la simulación, esta técnica nos permite estimar la distribución de los
camiones. Y como bien sabemos, una mala distribución de los camiones genera
tiempos no productivos de la pala, tiempos no productivos del camión, bajas
eficiencias; en general pérdidas de dinero para la empresa minera.
En el presente trabajo sobre el Modelo probabilístico del transporte de mineral
en el tajo Anama de la mina Anabi S.A.C., se analiza y discute el bajo porcentaje de
utilización de los equipos de carguío en el transporte minero.
El tajo “Anama” es una mina de oro que se explota por minado a cielo abierto,
se trabaja en dos bancos de diferentes niveles, en el banco 4712m hay dos frentes de
carguío en el “punto 1” está minando mineral la “excavadora 365”, y en el “punto 2”
la “excavadora # 2”, también minando mineral. En el nivel 4704m hay un frente de
minado “punto 3” y está minando desmonte la “excavadora # 7”.
En todos los frentes se trabaja con camiones de 22.35m3 , y excavadoras de 5.587
m3 Además en cada frente de minado se asigna seis camiones, es bajo esas condiciones
donde se decide desarrollar un modelo probabilístico que permita observar los
rendimientos de los equipos y hacer modificaciones al modelo para aumentar la
producción.
Se desarrolló una metodología para diseñar un modelo probabilístico
computacional que permita simular la eficiencia del sistema y con ello determinar los
parámetros que tengan mayor incidencia en la producción de mineral.
CAPITULO I
ASPECTOS GENERALES
1.1 UBICACIÓN
El yacimiento de Anama se encuentra en los parajes de los cerros Japutani –
Chicorone, del distrito de Huaquirca, provincia de Antabamba, departamento de
Apurimac, entre las coordenadas 738373 E, 8416300 N y 745464 E, 8410280
N, UTM (WGS 84, zona 18S), con una altitud promedio entre 4600 a 4800
m.s.n.m.
2.1 ACCESIBILIDAD
Es accesible por dos rutas que se describen a continuación.
Ruta 01: Lima – Cusco (Viaje de una hora en avión); luego, se continúa por
carretera asfaltada, pasando por Abancay para llegar a Santa Rosa en los 294
km; desde este punto se desvía por trocha carrosable 85 km, llegando a la mina
Anama. El recorrido hace un total de 11 horas de viaje en camioneta.
Ruta 02: Por la panamericana Sur hasta Nazca, luego seguir la ruta hacia Puquio,
Chalhuanca, Santa Rosa (vía Abancay) por carretera asfaltada; se continua luego
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por carretera de tierra afirmada, pasando por Antabamba, hasta llegar a la Mina
Anama. El tiempo promedio de viaje es de 20 horas.
Tabla 1.1: Ruta 01
Ruta Km. Tipo de Vía Tiempo
(horas) Lima - Cusco Aérea 1
Cusco - Abancay 183 Pavimentada 4 Abancay – Santa Rosa 66 Pavimentada 1
Santa Rosa - Antabamba 71 Afirmada 2 Antabamba – Devio Anama
(Ichuni) 68 Semi Afirmada 2
Desvio Anama – Mina Anama 17 Trocha 1 TOTAL 405 -- 11
Tabla 1.2: Ruta 02
Ruta Km. Tipo de Vía Tiempo (horas)
Lima - Nazca 444 Asfaltado 6 Nazca – Desvio hacia Ayacucho -
Apurimac 400 Asfaltado 7.5
Santa Rosa – Antabamba 71 Afirmado 2.5 Antabamba – Mina Anama 60 Trocha Carrozable 4
TOTAL 975 -- 20
3.1 DESCRIPCIÓN GEOLÓGICA
La propiedad Anama se encuentra en el flanco este de la Cordillera Occidental
de los Andes del Sur y Centro del Perú (departamento de Apurimac). La
cordillera se formó como resultado de la subducción de la Placa Sudamericana
combinados con periodos de esfuerzos compresionales.
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1.3.1 GEOLOGÍA REGIONAL
La base de la estratigrafía comprende sedimentos del Jurásico Superior a Cretáceo
Inferior correspondiente al Grupo Yura y este es dividido en tres formaciones:
Formación Piste, Formación Chuquibambilla y Formación Soraya. Sobreyace a la
precedente las capas rojas de la Formación Mara que se considera como una guía
regional de interpretación estratigráfica. Calizas de la Formación Ferrobamba del
Albino–Cenomaino sobreyacen a los sedimentos precedentes. Sedimentos clásticos de
origen continental del Grupo Puno pertenecientes al Terciario inferior (paleógeno) se
encuentra sobre los sedimentos del Cretáceo. Volcano–Sedimentarios y derrames
andesíticos y dacíticos del Grupo Tacaza (oligoceno-mioceno) sobreyacen al Grupo
Puno y anteriores. Volcánicos jóvenes del Plioceno al Cuaternario completan la
secuencia con los volcánicos post Tacaza (Cerro Cullimayoc), Sencca, Grupo Barroso
y Santo Tomás.
Intrusivos de diferentes naturalezas, tales como granodiorita, tonalita, monzonita y
diorita del Cretáceo superior al Terciario correspondientes al Batolito de Apurimac se
localizan al norte de la Propiedad de Anama. Intrusiones de stocks hipabisales del
mioceno también están presentes.
Las rocas precedentes han sufrido tres fases de deformaciones compresivas durante la
orogenia andina y finalmente el levantamiento “vertical” de la Cordillera de los Andes
con las consecuencias de intensa erosión y profundización de valles.
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1.3.1.1 Grupo Yura
1.3.1.1.1 Formación Chuquibambilla Son las rocas más antiguas que aflora en la región, consisten en areniscas de grano fino
a grueso (60 a 70 %) generalmente de color gris oscuro, intercaladas con lentes de
lititas y calizas, encontrándose fuertemente plegados e intruidas por rocas intrusivas,
con espesores aproximados de 800 metros.
Se presentan fósiles que nos son guías de datación debido a su amplio rango. Por
posición estratigráfica y litología se le considera del Jurásico superior al Cretáceo
inferior (Titoniano-Berrasiano).
1.3.1.1.2 Formación Soraya Está constituida por estratos en bancos de cuarcitas blancas a gris oscuras con niveles
de areniscas de coloración rosada al tope, lutitas gris claras al medio, areniscas y lutitas
negras en la base, con potencias aproximadas entre 600 a 800 metros, generalmente
plegados.
Existen fósiles que carecen de valor cronológico, por su posición estratigráfica se
asume del Neocomiano Inferior.
1.3.1.1.3 Formación Mara Esta formación tiene tres miembros que discordantemente afloran. En el inferior
predomina areniscas, el interior se caracteriza por la presencia de lutitas con
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intercalaciones de areniscas y conglomerados con clastos de cuarcitas y el superior
lleva areniscas y lutitas abigarradas típicas de origen continental. Estas capas rojas
tienen coloración rojo, marrón rojizo. El espesor máximo conocido es 300 metros.
La edad de la formación se infiere por su posición estratigráfica en el Aptino (Cretáceo
Inferior).
1.3.1.1.4 Formación Ferrobamba Se presenta en capas delgadas de calizas (micrita) colores negra a gris oscura. Los
estratos son compactos, masivos con nódulos alargadas de cherts. El máximo espesor
de las calizas es de 800 metros. Su posición es concordante con la formación Mara.
Gran parte de las calizas son cortadas por intrusivos de diferente naturaleza que
presentan diversos grados de reemplazamiento formando mármoles, skarn (granates)
relacionados con mineralización polimetálica.
Contiene abundante fósiles que permite datarlo en el Albiano – Cenomaniano
(Cretáceo medio).
1.3.1.2 Grupo Puno Consiste de rocas clásticas intercaladas con volcánicos. Se le considera de origen
continental (capas rojas), presentándose en discordancia angular sobre rocas del
Mesozoico. La litología está conformada en la base por lutitas, areniscas abigarradas
de grano medio con horizontes de conglomerados, en la parte media se tiene areniscas
arcósicas de color gris marrón rojizo de grano medio a grueso con estratificación
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cruzada intercaladas con lutitas rojizas y conglomerado, cerca al tope se presentan
areniscas marrones y grises con potentes bancos de conglomerados y al tope areniscas
de grano grueso. La secuencia tiene una potencia de 800 metros y ha sido datada en el
Oligoceno.
1.3.1.3 Grupo Tacaza Se ubica con discordancia angular sobre rocas del grupo Puno y Formaciones como
Ferrobamba, Mara, Soraya, consiste de volcánico-sedimentario y derrames volcánicos.
En la base predomina mayormente sedimentos, consistente en conglomerados gruesos
con clastos semi-angulares de cuarcitas y calizas, variando a areniscas gris verdosas
intercalas con capas de lutitas rojizas y brechas con fragmentos de cuarcitas, areniscas,
calizas dentro de una matriz de arenisca tufácea, ascendiendo en la secuencia se tiene
horizontes de conglomerados con intercalaciones de cuarcitas y areniscas en matriz
tufácea y en toda esta secuencia se encuentra intercalados flujos andesíticos y tufos
brecha. Sobre la precedente secuencia descansa derrames volcánicos tufos brechas,
tufos retrabajados de naturaleza andesítica, dacitica y riolítica de forma lenticular en
extensión lateral. La potencia del Grupo Tacaza en general está alrededor de 750
metros.
No hay evidencias de fósiles, por s posición estratigráfica se asigna al Oligoceno-
Mioceno.
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1.3.1.4 Grupo Maure Se encuentra sobreyaciendo al Grupo Tacaza con discordancia erosional. La base de
la formación está compuesto de horizontes delgados e intercalados de limolitas
tufáceas, tufos retrabajados y areniscas tufáceas de color crema amarillenta, en el
medio horizonte delgado de areniscas tufáceas de grano medio a grueso colores gris
claro, luego un horizonte delgado de conglomerados volcánicos en matriz areno-
tufáceas y finalmente en el tope tufos sin consolidar de color amarillo claro, verde
amarillento y amarillo rosado, la potencia total está en 60 metros.
En base a su posición estratigráfica la edad se estima Mioceno tardío-Plioceno
temprano. El afloramiento de esta formación es muy pequeño.
1.3.1.4.1 Formación Sencca Consiste en una secuencia piroclástica y horizontal post-orogénica que sobreyacen
con discordancia erosional al Grupo Tacaza y formaciones antiguas. Está compuesto
por tufos de naturaleza riolítica riodacítica intercalada con lentes de tufos brecha de
coloraciones blanqucinas, con variaciones a blanco amarillento, amarillo grisáceo y en
la parte superior presenta coloraciones rosadas en áreas restringida. Su espesor está
considerado en 60 metros.
Por su posición estratigráfica se le asigna una edad del Pliosceno medio al superior.
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1.3.1.5 Grupo Barroso
1.3.1.5.1 Volcánico Malmanya Consiste en derrames casi horizontales principalmente andesitas, dacitas y en menor
proporción traquiandecita y riodacitas teniendo origen fisural. La coloración en
superficie fresca es gris clara y en roca intemperizada rojiza clara a gris morada. Su
máximo espesor se considera de 1,000 metros.
1.3.1.5.2 Volcánico Vilcarani
Se presenta con discordancia erosional sobre el volcánico Malmanya y está constituido
por flujos piroclásticos y lavas en menos proporción. Los piroclásticos están
representados por tufos, brechas (fragmentos volcánicos), aglomerados, cenizas
volcánicas, de composición andesítica, riodacítica y riolítica con coloraciones de
blanco a rojizo. Los derrames de lava son de naturaleza andesítica a dacitica que se
intercalan y/o acuñan con los piroclastos. El espesor se puede estimar en
aproximadamente 600 metros.
Considerando su posición estratigráfica regional, la edad estaría comprendida del
Plioceno superior al Pleistoceno.
Depósito cuaternario
Contemplan la estratigráfica diversos depósitos de materiales inconsolidados del
Cuaternario peistocénico al holocénico o reciente, como depósitos morrénicos,
flucioglarios, aluviales y otros de diferente composición y granulometría.
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1.3.2 GEOLOGÍA LOCAL A continuación describimos las unidades litológicas halladas en la zona del proyecto.
1.3.2.1 Litología La litología de la zona donde se asienta la zona de interés de la mina Anama, está
compuesta por rocas dacíticas con comportamiento de domos y tufos en contacto con
rocas andesíticas (también con comportamiento de domos y tufos), se cree que las
rocas andesíticas podrían ser posteriores y habrían generado permebealidad secundaria
en las rocas preexistentes, favorable para cualquier evento mineralizante posterior.
1.3.2.1.1 Rocas volcánicas Tufos dacíticos: De composición Tufo fino, tufo clástico y tufo de cristales, a estas
rocas se les puede reconocer por la presencia de ojos de cuarzo en su matriz. Estos
tufos presentan una estratificación sesgada debido a la erosión contemporánea,
presentan una buena porosidad, hallándose muy receptivos a cualquier tipo de fluido
mineralizante, y han sido instruidos por intrusivos subvolcánicos (domos de
composición andesítica), generándose producto de estas intrusiones una porosidad
secundaria que los hacen más receptivos aun.
Tufos andesíticos: Posiblemente estos tufos sean singenéticos con los domos
andesíticos, es decir forman parte de su fase explosiva; en la zona se encuentran
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rodeando al intrusivo subvolcánico (domo andesítico), presentan una coloración gris-
verdosa a violácea con un grano que varía de fino a medio de textura porfirítica, sus
principales constituyentes son horblendas y plagioclasas, en algunos casos presentan
clastos del domo andesítico de diferentes tamaños, lo que nos indica el evento
explosivo del domo. Por su textura podríamos decir que son buenos receptores para la
mineralización, lamentablemente en la zona se los puede observar casi frescos; la
ascensión y formación del domo en la zona ha generado una serie de estos materiales
de composición andesítica, apreciándose los siguientes tipos de este tufo.
Tufos clásticos: Presentan textura porfirítica con fragmentos líticos de tamaño lapilli,
correspondientes a tufos andesíticos porfiríticos e coloraciones marrón verdosos y
violáceos; presentan alteración propilítica débil, a estos los encontramos a unos 50 m.
del sector Este de la concesión, con extensión hacia el norte y sur.
Tufos Finos: De grano fino y coloración de gris verdosa, se presentan formando sub-
horizontes con intercalaciones de tufo fino de color blanquecino con textura porfirítica,
encontrándose en algunas áreas argílizados y propilitizados, en otros casos casi
frescos. Estos tufos afloran al Norte de la concesión, extendiéndose aún más al Norte.
1.3.2.1.2 Intrusivos hipabisales Domo andesítico: Por las condiciones geológicas que se puede apreciar en superficie,
la zona donde se asienta la “Mina Anama” ha sufrido una serie de pulsaciones producto
de la reactivación de cámaras magmáticas más profundas y las cámaras intermedias
por calor, las mismas que han dado como resultado la escensión de intrusivos
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subvolcánicos (domos) en estado seco del tipo andesítico y dacítico, de textura
porfirítica, de coloración gris verdosa, gris oscura y amarillenta, en su mayoría frescos
a débilmente propilizados en sus bordes, éstos han intruído a las rocas preexistentes
del Volcánico Tacaza compuesto generalmente de tufos dacíticos (tufos de cristales),
generándose durante las intrusiones porosidad secundaría, y logrando zonas de interés
económico a lo largo de toda la zona de contacto.
En la parte Sur-Este de la concesión (Sur del tajo Anama) se encuentra aflorando parte
del cuerpo de un domo de composición andesítica, el mismo que se encuentra en estado
casi fresco y con buen porcentaje de pirita diseminada en aproximadamente 5%. Este
se elonga con una dirección N 30° A 40° W, con dirección de flujo de bandas que
oscila entre N40°W y N-S con buzamientos que van de 50 a 70° al Norte-Este y Este.
Al NE del tajo la magnetometría ha identificado un cuerpo magnético (posible domo
andesítico), este también se encuentra en estado casi fresco.
Domo dacítico: Hacia el sector Norte del tajo en contacto directo con los tufos
dacíticos y la rocas andesíticas, se observa la presencia de un intrusivo subvolcánico
de composición dacítica, éste tiene un emplazamiento casi E-W y debe ser uno de los
causantes del fracturamiento y permeabilidad secundaria producidas en el lugar, en
éste se pueden observar los ojos de cuarzo en una matriz silicificada, al parecer la
silicificación no es producto de la alteración sino que es componente propia de la roca
desde su formación.
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1.3.2.2 Alteración Las alteraciones encontradas en le “mina Anama” corresponden a un sistema epitermal
de alta sulfuración, con mineralización económica de oro de tipo diseminado.
1.3.2.2.1 Ocurrencia de alteración En los niveles más altos de la zona de interés se encuentra el domo dacítico en contacto
con algunos tufos de la misma composición, se aprecia una fuerte presencia de Silice
Granular y Sílice Clay principalmente, Sílice Vuggy en algunos sectores sin conseguir
el predominio ante las demás alteraciones, Sílice Masiva sobre todo en el sector Nor-
Este de la concesión, y SíliceGris en menor proporción en las zonas generalmente
brechadas del tufo (estando presente en los clastos). Hay bastantes evidencias de
alunita sacaroide de color cremosa-amarillenta y rosada, asociada generalmente a los
niveles argilizados y la sílice granular.
En los niveles intermedios encontramos una zona de transición entre las rocas de
composición dacítica (domo y tufos) y las rocas andesíticas, se caracterizan por
presentar una intensa silicificación (Silice Masiva, Silice Gris en la matriz y venillas,
Silice Vuggi, Silice Granular y pequeños horizontes de Silice Clay), que han obliterado
la roca. En este nivel la roca presenta un alto grado de brechamiento y craquelamiento
donde se pudo notar que los clastos son los más silisificados (Silice Masiva, Silice
Gris), y que la matriz de la roca se enci¡uentra con Silice Granular y un tanto argilizada,
seguramente por la influencia del control estructural que existe en la zona y que
provoca niveles argilizados.
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El nivel inferior se caracteriza por albergar casi netamente a la roca andesítica (posible
domo andesítico), en contacto con algunas secuencias tufaceas de composición
andesítica y dacítica, siendo las andesitas un paquete muy potente que debe sobrepasar
los 350 m, las rocas se encuentran alteradas con Silice Masiva, Silice Granular y algo
de Silice Gris; a este nivel todavía se puede reconocer la textura de la roca, cosa que
no sucede en el nivel intermedio donde la textura está obliterada. La andesítica
silicificada contiene un alto contenido de pirita diseminada, lo que la convierte en una
roca poco atractiva para la recuperación metalúrgica.
1.3.3 GEOLOGÍA ESTRUCTURAL El área se encuentra controlada por una estructura regional de dirección andina NW-
SE (N60°W a N70°W) y estructuras de tensión NE (NS a N30°E), que han posibilitado
mayor alteración y mineralización en la zona.
1.3.3.1 Rasgos estructurales regionales Las estructuras geológicas en la región son muy complejas, las formaciones del
Jurásico superior y Cretáceo Inferior están fuertemente plegadas y falladas, las
unidades más jóvenes como las secuencias volcánicas del Grupo Tacaza se encuentran
cortadas por numerosas estructuras de dirección NO-SE. Estas deformaciones se deben
a la orogénesis andina de finales del Cretáceo y al movimiento epirogénico que afectó
en general a los Andes.
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1.3.3.2 Rasgos estructurales locales Existe una falla de carácter regional que cruza el sector Sur de la concesión de la “mina
Anama” de orientación andina (N60°W a N70°W) con buzamientos de alto ángulo.
Esta falla desplaza horizontalmente (falla de rumbo) y verticalmente (falla normal) a
los volcánicos del Grupo Tacaza y formaciones antiguas (Ferrobamba, Mara, Soraya,
etc.). En la zona del proyecto, pone en contacto os tufos dacíticos y al domo de
composición andesítica, generando en el contacto niveles argilizados propias de la
zona de falla, esta estructura también habría facilitado la ascensión del domo
andesítico para dar cabida a la generación de permeabilidad secundaría en ambas
litologías, consiguiendo de alguna manera que las rocas se vuelvan más receptivas a
cualquier tipo de fluido mineralizante.
Existe un segundo patrón de algunas fallas tensionales a la primera falla regional, éstas
presentan direcciones oscilantes de N10°W a N10°E, en algunos casos Norte-Sur, y
probablemente estas sean las principales causantes de la mineralización en el proyecto;
es decir se puede estar comportando como conductos de los fluidos que han alterado
tanto a los tufos y a los domos.
Cabe indicar sin embargo que los sistemas estructurales indicados, básicamente tienen
carácter regional y/o subordinadas a dicho escenario. En el área del proyecto minero
propiamente dicho, os pocos sistemas estructurales reconocidos en general resultan
locales y más propiamente corresponderían a sistemas de fracturamientos que ha
coadyuvado al control estructural de la mineralización, sin mayor afectación del
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contexto geológico. Por lo mismo no resulta que actualmente ocurra algún tipo de
deformación tectónica-estructural, menos aún fallamiento activo, pudiéndose
considerar el área en promedio como tectónicamente estable.
1.3.4 GEOLOGÍA ECONÓMICA Según reportes de los diferentes estudios realizados en el proyecto, se confirma que el
área (zona de tajo) cuenta con potencial de oro.
1.3.4.1 Ocurrencias de mineralización En la “mina Anama” el tipo de ocurrencia de la mineralización es diseminado de oro;
esto desde el nivel superior (contacto domo dacítio y tufos de la misma composición)
ubicado en el sector NE del tajo, que es el nivel más superior de la zona de interés (de
más altas cotas), como en los subsiguientes niveles.
En el contacto entre los tufos dacíticos, andesíticos y el domo dacítico, se encuentra el
nivel intermedio. Este nivel es el más importante por su potencial mineralógico, está
compuesto principalmente por óxidos de fierro con (limonitas y hematitas) en
aproximadamente un 20 a 25%, que se alojan en las fracturas y oquedades de la roca
que conforman, estando los óxidos bastante relacionados con las leyes más altas de
oro; tiene una potencia en vertical aproximada de 90 a 100m. Y abarca toda la
superficie de la zona del tajo.
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Debajo del nivel de óxidos existe un nivel donde predomina la presencia de la roca
andesita componente del domo en contacto, con algunos tufos andesíticos y dacíticos,
y que también presenta valores de oro asociados a la fuerte presencia de pirita
diseminada; en este nivel las leyes oro son más bajos y tienden a bajar conforme se
profundiza.
Las pequeñas fallas NE (N-S a N30°E), también han servido de conductos ascendentes
de fluidos mineralizantes y sus zonas de influencia se encuentran con evidente
Silicificación Masiva, Granular y Vuggy, cortada por un enjambre de venillas de sílice
gris. Estos fluidos tardíos con Sílice Gris, son los que reportan los mejores valores de
oro y cortan a todos los demás eventos litológicos, de alteración y mineralógico.
En el nivel intermedio, el más importante económicamente hablando, existe una
brecha mineralizada de origen hidrotermal con clastos subangulosos y silisificados,
enriquecida con óxidos de fierro (limonitas y hematitas) en la matriz en
aproximadamente 20 a 25%, se ubica en la zona del tajo, y se emplaza con una
dirección N60°W-S60°E, con una potencia en la horizontal que oscila entre los 100 y
120 metros y una longitud aproxiamda de 400 m. esta estructura se caracteriza por
contener valores sobresalientes de oro.
CAPITULO II
MARCO TEÓRICO
2.1 DEFINICIÓN DE PROBABILIDAD
La probabilidad se asocia a la ejecución de un experimento cuyos resultados se
presentan en forma aleatoria. El conjunto de todos los resultados de un
experimento se llama espacio muestral, y un subconjunto del espacio muestral
se llama evento.
En un experimento se puede manejar también un espacio muestral continuo.
Si en un experimento con n intentos o pruebas, un evento E sucede m veces,
entonces la probabilidad P{E} de realizar el evento E se define matemáticamente
como sigue:
𝐏𝐏{𝐄𝐄} = 𝐥𝐥𝐥𝐥𝐥𝐥𝒏𝒏→∞
𝒎𝒎𝒏𝒏
Esta definición implica que si el experimento se repite indefinidamente (𝑛𝑛 → ∞),
la probabilidad deseada se representa con la fracción 𝒎𝒎𝒏𝒏
a largo plazo.
Por definición:
0 ≤ 𝐏𝐏{𝐄𝐄} ≤ 1
20
Un evento E es imposible si 𝐏𝐏{𝐄𝐄} = 𝟎𝟎, y es seguro si 𝐏𝐏{𝐄𝐄} = 𝟏𝟏. La probabilidad
de cualquier acontecimiento está comprendida entre 0 y 1.
2.2 VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCION DE
PROBABILIDADES
Los resultados de un experimento son numéricos de por sí, o se pueden representar
en una escala numérica. Un caso distinto es el de probar un artículo y obtener dos
resultados: malo y bueno. En ese caso se puede usar la clave numérica (0,1) para
representar (malo, bueno). La representación numérica de los resultados produce
lo que se llama variable aleatoria.
Una variable aleatoria x puede ser discreta o continua.
Cada variable continua o discreta x se cuantifica con una función de densidad de
probabilidad(es), fdp, f(x) o p(x). Esas funciones deben satisfacer las condiciones
de la siguiente tabla.
Tabla 2.1: Variable aleatoria
Variable aleatoria, x
Característica Discreta Continua Intervalo de aplicación x = 𝑎𝑎,𝑎𝑎 + 1, … . ,𝑏𝑏 𝑎𝑎 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 𝑏𝑏
Condiciones para la fdp p(x) ≥ 0, ∑ 𝑝𝑝(𝑥𝑥) = 1𝑏𝑏
𝑥𝑥=𝑎𝑎 f(x) ≥ 0, ∫ 𝑓𝑓(𝑥𝑥)𝑑𝑑𝑥𝑥 = 1𝑏𝑏𝑎𝑎
21
Una fdp, f(x) o p(x) debe ser no negativa (si no ¡la probabilidad de un evento
seria negativa!). También la probabilidad de que ocurra todo el espacio muestral
debe ser igual a 1.
Una medida importante de las probabilidades es la función de distribución
acumulada (FDA), que se define como sigue:
P{x≤X} = �𝑃𝑃(𝑋𝑋) = ∑ 𝑝𝑝(𝑥𝑥), 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑎𝑎𝑋𝑋
𝑥𝑥=𝑎𝑎
𝐹𝐹(𝑋𝑋) = ∫ 𝑓𝑓(𝑥𝑥)𝑑𝑑𝑥𝑥, 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑐𝑐𝑛𝑛𝑑𝑑𝑑𝑑𝑛𝑛𝑐𝑐𝑎𝑎𝑋𝑋𝑎𝑎
�
2.3 ESPERANZA DE UNA VARIABLE ALEATORIA
Si h(x) es una función real de una variable aleatoria x, se define al valor esperado
E{h(x)} de h(x) como el promedio ponderado (a largo plazo) con respecto a la
función de densidad de probabilidad de x. Matemáticamente, dadas p(x) y f(x),
las funciones de distribución acumulada de probabilidades discretas y continuas
de x, respectivamente, entonces se calcula E{h(x)} como sigue:
E{h(x)} = �∑ ℎ(𝑥𝑥)𝑝𝑝(𝑥𝑥), 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑎𝑎𝑏𝑏𝑥𝑥=𝑎𝑎
∫ ℎ(𝑥𝑥)𝑓𝑓(𝑥𝑥)𝑑𝑑𝑥𝑥, 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑐𝑐𝑛𝑛𝑑𝑑𝑑𝑑𝑛𝑛𝑐𝑐𝑎𝑎𝑏𝑏𝑎𝑎
�
2.3.1 Media y varianza de una variable aleatoria
La media o media de x, E{x}, es una medida de la tendencia central (o suma
ponderada) de la variable aleatoria. La varianza, var{x}, es una medida de la
dispersión o desviación de x respecto a la medida E{x}. Una varianza mayor
22
indica un mayor grado de incertidumbre acerca de la variable aleatoria. En forma
específica, cuando se conoce con certeza el valor de una variable, su varianza es
cero.
Las fórmulas de la media y la varianza se pueden deducir de la definición general
E{h(x)} como sigue: para E{x}, se usa h(x) = x y para var{x} se usa
ℎ(𝑥𝑥) = (𝑥𝑥 − 𝐸𝐸{𝑥𝑥})2. Entonces,
E{x} = �∑ 𝑥𝑥𝑝𝑝(𝑥𝑥), 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑎𝑎𝑏𝑏𝑥𝑥=𝑎𝑎
∫ 𝑥𝑥𝑓𝑓(𝑥𝑥)𝑑𝑑𝑥𝑥, 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑐𝑐𝑛𝑛𝑑𝑑𝑑𝑑𝑛𝑛𝑐𝑐𝑎𝑎𝑏𝑏𝑎𝑎
�
var{x} = �∑ (𝑥𝑥 − 𝐸𝐸{𝑥𝑥})2𝑝𝑝(𝑥𝑥), 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑎𝑎𝑏𝑏𝑥𝑥=𝑎𝑎
∫ (𝑥𝑥 − 𝐸𝐸{𝑥𝑥})2)𝑓𝑓(𝑥𝑥)𝑑𝑑𝑥𝑥, 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑐𝑐𝑛𝑛𝑑𝑑𝑑𝑑𝑛𝑛𝑐𝑐𝑎𝑎𝑏𝑏𝑎𝑎
�
La base de la deducción de las formulas se ve con más facilidad examinando
el caso discreto. En él, E{x} es la suma ponderada de los valores discretos de x.
También var{x} es la suma ponderada del cuadrado de las desviación respecto a
E{x}. El caso continuo se puede interpretar en forma parecida, reemplazando la
suma por la integral.
2.4 SIMULACIÓN
La simulación en la actualidad es la mejor alternativa de la observación de un
sistema, los sistemas organizados por el hombre de nuestra sociedad moderna
son más complejos. Esta complejidad se deriva de la inter-relación entre los
varios elementos de nuestras organizaciones y los sistemas físicos con los cuales
23
ellos tienen que inter-actuar. Ahora que el mundo vive una crisis generalizada es
cuando se aprecia su importancia con mayor claridad.
En el mundo industrial moderno la técnica de la simulación computarizada
representa una herramienta muy poderosa para el planeamiento, diseño, análisis,
operación, evaluación de procesos o sistemas muy complejos.
Existen varias definiciones de simulación, mencionaremos solo uno de ellas:
“Simulación es el proceso de diseñar un modelo que representa a un sistema real;
y llevar a cabo varios experimentos usando el modelo con el propósito de
entender el comportamiento del sistema o el de evaluar varias estrategias, dentro
de los límites impuestos por un criterio o una serie de criterios, de tal manera
que el sistema en estudio opere”.
Etapas a seguir en un proceso de simulación Si una simulación va a ser usada para investigar las propiedades de un sistema
real, las etapas a seguirse son las siguientes:
a) Definición de sistema.- Acá se debe determinar los límites, las restricciones
y las medidas de efectividad a ser usadas en la definición del sistema a ser
estudiado.
b) Formulación del modelo.- Consiste en reducir o abstraer al sistema real a un
lógico diagrama de flujos.
24
c) Preparación de datos.- Consiste en identificar los datos requeridos por el
modelo y su reducción a una forma adecuada.
d) Transcripción del modelo.- Es la descripción del modelo en un lenguaje
aceptable por la computadora a ser usada.
e) Validación del modelo.- Consiste en incrementar hasta un nivel aceptable el
grado de confiabilidad de tal manera que los resultados obtenidos usando el
modelo que representa al sistema real sean correctos.
f) Planeamiento estratégico.- Consiste en diseñar un experimento cualquiera;
el cual permitirá obtener la información requerida.
g) Planeamiento táctico.- Consiste en la determinación de como cada una de
las series de corridas especificadas en el diseño experimental debe ser ejecutada.
h) Experimentación.- Consiste en la ejecución del modelo de simulación para
generar los datos requeridos y para llevar a cabo análisis de sensibilidad.
i) Interpretación.- Consiste en inferir ciertas conclusiones de los datos
generados por el modelo de simulación.
j) Implementación.- Consiste en poner el modelo de simulación y/o, los
resultados a usarse.
k) Documentación.- Consiste en registrar las actividades y los resultados del
proyecto así como la documentación y usos del modelo de simulación.
25
2.4.1 Simulación Monte Carlo
2.4.1.1 Antecedentes del Método Monte-Carlo
El método de Monte Carlo es el nombre con que se designa un procedimiento de
simulación basado en la utilización de números aleatorios. Es una técnica
numérica para la resolución de problemas de tipo general, cuya estructura de
cálculo tiene la forma de un proceso estocástico, entendiendo como tal una
secuencia de estados cuya evolución está determinada por sucesos aleatorios
(Kalos y Whitlock, 1986).
Esta técnica puede aplicarse tanto a problemas determinísticos (la solución, si
existe, es exacta) como a problemas estadísticos o no determinísticos (la
solución, si existe, viene caracterizada por un valor medio, una varianza, etc.).
De cualquier manera la solución que aporta este método, sea cual sea el problema
considerado, es de tipo aproximado y por lo tanto susceptible de caracterizarse
como cualquier variable estadística.
2.4.1.2 Descripción del Método Monte-Carlo
a) Identificar el experimento o sistema a simular.
b) Identificar el espacio muestral y definir la variable aleatoria.
c) Definir la función de probabilidad.
d) Construir la función acumulada de probabilidad.
26
e) Calcular o construir la tabla de la transformación inversa de la función
acumulada de probabilidad. La transformación inversa utiliza la función
acumulada de probabilidad de la variable aleatoria que se va a simular. Puesto
que la función acumulada está definida en el intervalo ]0,1[, se puede generar un
número aleatorio uniforme en ]0,1[RND, y tratar de determinar el valor de la
variable aleatoria para la cual su distribución acumulada es igual al valor de
RND.
f) Generar un número aleatorio y ubicarlo en la tabla de transformada inversa
para simular un valor específico de la variable aleatoria.
CAPITULO III
METODOLOGÍA DEL TRABAJO 3.1 DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA DE TRANSPORTE
El tajo en estudio presenta los componentes que se muestra en la imagen y se
adjunta en el Anexo I para mejor visualización.
Componentes de la Unidad Minera Anabi S.A.C.
Figura 3.1 Representación del modelo.
28
Se trabaja en dos bancos de diferentes niveles, en el banco 4712m hay dos frentes
de carguío en el “punto 1” está minando mineral la “excavadora 365”, y en el
“punto 2” la “excavadora # 2”, también minando mineral. En el nivel 4704m hay
un frente de minado “punto 3” y está minando desmonte la “excavadora # 7”.
En todos los frentes se trabaja con camiones de 22.35m3 . Además en cada frente
de minado se cuenta con un tractor para que realice la limpieza del piso.
Este modelo se desarrolló para reproducir y estudiar el transporte de mineral en
una guardia, donde cada guardia tiene una duración de 12 horas. Los datos
tomados en campo son del turno noche (6pm a 6am), además se tiene reunión de
6 pm a 7pm y un descanso de 2 a 3 am. Por lo cual las horas efectivas de trabajo
son 10 horas. En cada frente de minado se cuenta con luminarias.
3.1.1 Zona de descarga de mineral
Se descarga en el pad de lixiviación. Se puede descargar el mineral
simultáneamente hasta seis camiones. Allí hay un tractor que realiza el blending
del mineral, para cumplir con la ley de cabeza.
3.1.2 Botadero de desmonte
Se cuenta con un botadero y a partir del quinto año de producción se construirá
el botadero 2.
A. Botadero 1.- En este botadero los camiones pueden descargar el desmonte
simultáneamente hasta seis camiones. Se ubica a 1600 metros del cruce del tajo.
29
3.1.3 Zona de salidas de camión (garaje)
Los camiones salen del garaje a las 6:30pm con los tanques de combustibles
llenos que alcanza hasta la próxima guardia. La flota consta de 18 camiones. El
garaje se ubica a 50 metros del cruce del tajo.
3.1.4 Parámetros de los equipos
A.- Equipo de carguío, los valores de su capacidad ya están multiplicados por
su respectivo factor de llenado y su disponibilidad mecánica.
Tabla 3.1: Equipo de carguío.
Marca/Modelo Capacidad (m3)
Excavadora CAT 5.587
B. Equipos de transporte, los valores de su capacidad ya están multiplicados por
la capacidad de la tolva y su disponibilidad mecánica.
Tabla 3.2: Equipo de transporte.
Marca/Modelo Capacidad (t)
Scania 8X4 33.525
3.2 RECOLECCIÓN DE LOS DATOS PARA EL MODELO
PROBABILÍSTICO
Se tomó los tiempos de carguío y descarga. Así también el recorrido de los
tramos cargados y descargados.
30
Los detalles de los tiempos tomados en el tajo se encuentran en el Anexo II.
3.3 TRATAMIENTO ESTADÍSTICO
Con los datos obtenidos de los tiempos de carguío, descarga y acarreo de mineral
y/o desmonte construiremos la tabla de frecuencias, histogramas y las funciones
de distribuciones acumuladas, se encuentran en el Anexo III.
3.4 CONSTRUCCIÓN DEL DIAGRAMA DE BLOQUES Y CODIFICACION
EN EL LENGUAJE DE SIMULACIÓN GPSS
Se desarrollará el diagrama de bloque para el ciclo de transporte de mineral, en
el tajo Anama. En este desarrollo de bloques se va a considerar los equipos
implicados y las relaciones funcionales que suceden en el ciclo de transporte de
mineral.
Para la codificación se tuvo en cuenta el diagrama de bloques del modelo, a partir
de ello se codifico en el lenguaje de simulación discreta evento – evento.
3.5 VALIDACIÓN Y ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD
Para la validación de nuestro modelo, comparamos el porcentaje de
aproximación del tonelaje del modelo real con el teórico. Y así mismo con los
datos obtenidos del programa como utilización de las excavadoras se hará su
respectivo análisis de sensibilidad.
CAPITULO IV
FORMULACIÓN Y CONSTRUCCÍON DEL PROGRAMA EN GPSS
4.1 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
En el “tajo Anama” de la Unidad Minera Anabi S.A.C. en Apurimac, se realizó
un reconocimiento del sistema del ciclo de transporte de mineral, luego un
levantamiento de la toma de datos de los tiempos del sistema de transporte, con
el objetivo de realizar modificaciones para incrementar la producción diaria de
mineral, con ese fin se realizó un modelo probabilístico del transporte de mineral
que simule la actividad del ciclo de minado para poder con ello realizar variantes
al modelo y generar diversos escenarios para predecir la eficiencia y producción
del sistema de producción de mineral.
4.2 DEFINICIÓN DE DATOS Y VARIABLES DEL SISTEMA Datos:
El tiempo de viaje en los diferentes tramos cargado y descargado, tiempo de
carguío en los frentes de minado y descarga en el pad y botadero, capacidad y
cantidad de los camiones y excavadoras.
32
T17LM: Es el tiempo de viaje del punto uno al punto siete, llevando mineral.
T71V: Es el tiempo de viaje del punto siete al punto uno, camión vacío.
T27LM: Es el tiempo de viaje del punto dos al punto siete, llevando mineral.
T72V: Es el tiempo de viaje del punto siete al punto dos, camión vacío.
T45LD: Es el tiempo de viaje del punto cuatro al punto cinco, llevando
desmonte.
T54V: Es el tiempo de viaje del punto cinco al punto cuatro, camión vacío.
El tiempo de carguío de mineral y desmonte por parte de la excavadora:
C1M: Es el tiempo de carguío de mineral en el punto uno.
C2M: Es el tiempo de carguío de mineral en el punto dos.
C4D: Es el tiempo de carguío de desmonte en el punto cuatro.
El tiempo de descarga en el botadero y el pad de lixiviación.
D7M: Es el tiempo de descarga del mineral en el punto siete.
D5D: Es el tiempo de descarga del desmonte en el punto cinco.
Variables:
Toneladas de mineral acumuladas en el pad de lixiviación, de la excavadora uno:
PADLIX1.
Toneladas de mineral acumuladas en el pad de lixiviación, de la excavadora dos:
PADLIX2.
33
Toneladas de desmonte acumuladas en el botadero, por la excavadora tres:
BOTADERO.
Utilización de las excavadoras: Porcentaje de utilización (EXC1, EXC2, EXC3).
4.3 DIAGRAMA DE BLOQUES EN GPSS
El diagrama de bloques, es la representación de la lógica del sistema, para mayor
visualización de los detalles se encuentran en el Anexo IV.
Figura 4.1 Representación del diagrama de bloques.
34
4.4 CODIFICACIÓN EN GPSS
Presentamos el código completo del programa.
********MODELO DE LA UNIDAD MINERA ANABI SAC. “TAJO
ANAMA” – DESARROLLADO Y PROGRAMADO POR RIEMANN EULER
GAMARRA SANTAMARIA********
T17LM FUNCTION RN1,C8 0.0,810.0/0.07,820.0/0.18,830/0.37,840.0/0.56,850.0/0.77,860.0/0.93,870.0/1.0,880 T71V FUNCTION RN1,C8 0.0,629.0/0.086,638.0/0.186,647/0.386,656.0/0.6,665.0/0.786,674.0/0.9,683.0/1.0,692
T27LM FUNCTION RN1,C8 0.0,629.0/0.086,638.0/0.229,647.0/0.415,656.0/0.615,665.0/0.772,674.0/0.9,683.0/1.0,692
T72V FUNCTION RN1,C8 0.0,449.0/0.1,458.0/0.214,467.0/0.414,476.0/0.6,485.0/0.8,494.0/0.9,503.0/1.0,512.0 T45LD FUNCTION RN1,C8 0.0,749.0/0.129,758.0/0.258,767.0/0.387,776.0/0.573,785.0/0.816,794.0/0.916,803.0/1.0,812.0 T54V FUNCTION RN1,C8 0.0,512.0/0.1,529.0/0.171,546.0/0.285,563.0/0.499,580.0/0.713,597.0/0.871,614.0/1.0,631.0 C1M FUNCTION RN1,C8 0.0,99.0/0.071,105.0/0.2,111.0/0.343,117.0/0.529,123.0/0.715,129.0/0.886,135.0/1.0,141.0 C2M FUNCTION RN1,C8 0.0,99.0/0.057,105.0/0.171,111.0/0.314,117.0/0.457,123.0/0.657,129.0/0.871,135.0/1.0,141.0
35
C4D FUNCTION RN1,C8 0.0,99.0/0.071,105.0/0.2,111.0/0.343,117.0/0.514,123.0/0.728,129.0/0.885,135.0/1.0,141.0 D7M FUNCTION RN1,C8 0.0,99.0/0.1,105.0/0.214,111.0/0.371,117.0/0.542,123.0/0.713,129.0/0.856,135.0/0.999,141.0 D5D FUNCTION RN1,C8 0.0,105.0/0.071,105.0/0.142,111.0/0.313,117.0/0.484,123.0/0.67,129.0/0.87,135.0/1.0,141.0
INITIAL X$PADLIX1,0 INITIAL X$PADLIX2,0 INITIAL X$BOTADERO,0 BOT5 STORAGE 6 PAD7 STORAGE 6 GENERATE ,,,6 ASSIGN MIN1,33.525 COL1 QUEUE COLEX1 SEIZE EXC1 DEPART COLEX1 ADVANCE FN$C1M RELEASE EXC1 ADVANCE FN$T17LM ENTER PAD7 ADVANCE FN$D7M SAVEVALUE PADLIX1+,P$MIN1 LEAVE PAD7 ADVANCE FN$T71V TRANSFER ,COL1 GENERATE ,,,6 ASSIGN MIN2,33.525 COL2 QUEUE COLEX2 SEIZE EXC2 DEPART COLEX2 ADVANCE FN$C2M RELEASE EXC2 ADVANCE FN$T27LM ENTER PAD7 ADVANCE FN$D7M SAVEVALUE PADLIX2+,P$MIN2 LEAVE PAD7 ADVANCE FN$T72V TRANSFER ,COL2 GENERATE ,,,6 ASSIGN DES1,33.525
36
COL3 QUEUE COLEX3 SEIZE EXC3 DEPART COLEX3 ADVANCE FN$C4D RELEASE EXC3 ADVANCE FN$T45LD ENTER BOT5 ADVANCE FN$D5D SAVEVALUE BOTADERO+,P$DES1 LEAVE BOT5 ADVANCE FN$T54V TRANSFER ,COL3 GENERATE 36000 TERMINATE 1 START 1
CAPITULO V
ANÁLISIS DE RESULTADOS
5.1 RESULTADO DE LA SIMULACIÓN FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER EXC1 126 0.424 121.262 1 0 0 0 EXC2 156 0.534 123.276 1 0 0 0 EXC3 136 0.460 121.857 1 0 0 0 QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME COLEX1 5 0 126 83 0.082 23.356 COLEX2 5 0 156 105 0.083 19.147 COLEX3 5 0 136 96 0.097 25.803 STORAGE CAP. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. BOT5 6 5 0 2 133 1 0.448 0.075 PAD7 6 4 0 4 275 1 0.908 0.151 SAVEVALUE RETRY VALUE PADLIX1 0 4023.000 PADLIX2 0 5129.325 BOTADERO 0 4425.300 5.2 INTERPRETACIÓN Y VALIDACION DE LOS RESULTADOS
El porcentaje de utilización de las excavadoras son muy bajas, la excavadora 365
tiene un porcentaje de utilización de 42.4 %, la excavadora # 2 con un porcentaje
de utilización de 53.4 % y la excavadora # 7 con 46.0 %.
38
La producción de mineral coincide en un 98.5 % respecto al sistema real y el de
desmonte en 99.0%.
Tabla 5.1: Utilización de las excavadoras y su producción.
Excavadoras Utilización (%) Producción (ton)
Excavadora 365 42.4 4023.0
Excavadora # 2 53.4 5129.325
Excavadora # 7 46.0 4425.3
Figura 5.1: Porcentaje de utilización de las excavadoras.
42.40%53.40%
46.00%
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
80.00%
90.00%
100.00%
Excavadora 365 Excavadora # 2 Excavadora # 7
Porc
enta
je
Excavadoras
39
Figura 5.2: Producción de las excavadoras.
5.2.1 Validación
Para validar nuestro modelo elegimos una variable de estado que en este caso es
el tonelaje de mineral producido durante una guardia, es decir 12 horas.
Tabla 5.2: Aproximación del modelo.
TONELAJE POR
GUARDIA (ton)
APROXIMACIÓN
(%)
Modelo mineral 9152.325 98.5
Sistema real mineral 9018.225
Modelo desmonte 4470.0 99.0
Sistema real desmonte 4425.3
4023.000
5129.3254425.300
0.00
1000.00
2000.00
3000.00
4000.00
5000.00
6000.00
Excavadora 365 Excavadora # 2 Excavadora # 7
Tone
lada
s
Excavadoras
40
Figura 5.3: Comparación de la producción de mineral y desmonte del modelo vs el
sistema real.
CAPITULO VI
MODELO ALTERNATIVO
6.1 VARIABLES DE SENSIBILIDAD
6.1.1 Velocidad de los camiones
Se realizó el análisis de la utilización de las excavadoras los cuales se muestran
en la tabla 5.1, tienen condiciones para realizar un análisis ya que se puede
proponer opciones para elevar su utilización y con ello incrementar la
producción del ciclo de transporte aplicado a nuestra unidad minera.
Para incrementar la utilización de las excavadoras se propone en primer lugar
aumentar la velocidad a 30 km/h vacío y 20 km/h cargado, sin modificar la
asignación de los números de camiones y así disminuir los ciclos. A continuación
se simula el modelo y se presenta el siguiente resultado.
Tabla 6.1: Utilización de las excavadoras y aumento de la producción al
aumentar las velocidad.
Utilización (%) Incremento (%) Producción (ton)
Excavadora 365 72.6 71.2 7107.3
Excavadora # 2 89.7 68.0 8682.975
Excavadora # 7 78.5 70.6 7677.225
42
Con este análisis se debe aumentar la velocidad de los camiones ya que presenta
mayor incidencia en el incremento del tonelaje de mineral.
Figura 6.1: Variación en la producción por el aumento de la velocidad de los
camiones.
4023.0005129.325
4425.300
3084.300
3553.650
3251.925
0.000
1000.000
2000.000
3000.000
4000.000
5000.000
6000.000
7000.000
8000.000
9000.000
10000.000
Excavadora 365 Excavadora # 2 Excavadora # 7
Tone
lada
s
Excavadoras
43
Figura 6.2: Incremento de la utilización de las excavadoras por el aumento de
la velocidad de los camiones.
6.1.2 La asignación de los camiones
Ahora si cambiamos la distribución de camiones y cumpliendo con el plan de
minado indicado con un striping ratio (waste/mineral) de 0.38.
Estos cambios podemos cuantificarlo, gracias a la simulación. Para empezar el
inicio de la guardia se tiene que asignar una flota a cada frente de trabajo. Y
gracias a la simulación podemos cuantificarlo, lo cual nos indica que debemos
asignar 7 camiones a la “excavadora 365” en el frente de minado 1, 6 camiones
a la “excavadora # 2” en el frente de minado 2 y 5 camiones a la “excavadora #
7” en el frente de minado 4, dando inicio a la guardia con esa distribución.
42.40%53.40%
46.00%
30.20%
36.30%
32.50%
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
80.00%
90.00%
100.00%
Excavadora 365 Excavadora # 2 Excavadora # 7
Porc
enta
je
Excavadoras
44
Observamos que con la nueva distribución de los camiones se obtiene mejores
resultados en general. Aumentamos la producción de mineral en 1139.85
toneladas con respecto a la asignación de 6 camiones por frente de minado,
además con este aumento en la producción de mineral mantenemos el striping
ratio planificado que es de 0.38, que no se cumplía en los planes anteriores,
porque el striping ratio era 0.48.
Tabla 6.2: Comparación de la utilización y producción asignada vs modificada.
Utilización
asignada (%) Producción
(ton) Utilización nueva (%)
Producción nueva (ton)
Excavadora 365
72.6 7107.3 84.6 8280.675
Excavadora # 2
89.7 8682.975 89.0 8649.45
Excavadora # 7
78.5 7677.225 65.5 6436.8
45
Figura 6.3: Producción de las excavadoras con la nueva distribución de los camiones
6.2 REPLANTEO DEL PROGRAMA
Para estas nuevas condiciones lo que vamos a variar en el programa principal de
programación de GPSS, en primer lugar es, disminuir los tiempos en los ciclos
(en nuestro modelo son los tiempos de los tramos) y cambiar la asignación de
camiones por cada frente, debemos asignar 7 camiones a la “excavadora 365” en
el frente de minado 1, 6 camiones a la “excavadora # 2” en el frente de minado
2 y 5 camiones a la “excavadora # 7” en el frente de minado 4.
Los detalles del replanteo y los resultados del modelo se encuentran en el Anexo
V.
7107.30
8682.987677.23
1173.38
-33.52 -1240.43
-2000.00
-1000.00
0.00
1000.00
2000.00
3000.00
4000.00
5000.00
6000.00
7000.00
8000.00
9000.00
10000.00
Tone
lada
s
Excavadoras
CAPITULO VII
ANÁLISIS TÉCNICO ECONÓMICO
7.1 ANÁLISIS TÉCNICO
Se consultó con los técnicos de la marca de camiones Scania y el Ingeniero Días
Artieda Jorge, sobre la posibilidad de aumentar la velocidad de los camiones. Y
si recomiendan las velocidades planteadas en la tesis porque están en los rangos
permisibles.
7.2 ANÁLISIS ECONÓMICO
Con el modelo probabilístico planteado de modificar los parámetros de
operación y sin aumentar los costos tenemos un aumento en la producción en
9789.3 toneladas por guardia, que viene a ser una ganancia de 10,994.64
$/guardia.
Tabla 7.1: Análisis económico.
Camión costo 58.18 $/horas
Excavadora costo 159.13 $/horas
47
Costo total de todos los equipos por
las 10 horas de guardia
15,246.3 $/guardia
Producción por guardia 13,577.625 toneladas
Nueva producción por guardia 23,366.925 toneladas
Ganancia 10,992.39 $/guardia
Figura 7.1: Comparación de las producciones.
CONCLUSIONES
1. El modelo probabilístico para una guardia de trabajo nos da un tonelaje total de
9152.325 t, con una aproximación del 98.5% respecto al tonelaje de mineral producido
en la mina.
2. Con el modelo probabilístico pudimos identificar los limitantes en el ciclo de
minado. Los cuales son la baja utilización de las excavadoras. La excavadora 365 con
un porcentaje de utilización de 42.4%, la excavadora # 2 con 53.4% y la excavadora #
7 con 46,0%.
3. Realizando el análisis de sensibilidad y utilizando el modelo probabilístico se
recomienda aumentar la velocidad de los camiones en 20 km/hora cargado y 30
km/hora vacío sin modificar la asignación de los camiones, con la cual se logra
disminuir los ciclos, aumentar la producción y la eficiencia de las excavadoras. La
excavadora 365 con una utilización de 72.6%, la excavadora # 2 con 89.7% y la
excavadora # 7 con 78.5%. Y la nueva producción con 23,467.5 toneladas con un
striping ratio de 0.48.
4. Notar que a pesar de aumentar la producción y la eficiencia con la asignación
dada de 6 camiones por frente de minado, no cumplimos con el striping ratio que pide
planeamiento, que es de 0.38 por la cual se tiene que modificar la distribución de los
camiones. Y gracias a la simulación podemos cuantificarlo, lo cual nos indica que
debemos asignar 7 camiones a la “excavadora 365” en el frente de minado 1, 6
camiones a la “excavadora # 2” en el frente de minado 2 y 5 camiones a la “excavadora
# 7” en el frente de minado 4, dando inicio a la guardia con esa distribución.
5. Con la nueva asignación aumentamos la producción de mineral en 1139.85
toneladas con respecto a la asignación de 6 camiones por frente de minado, además
con este aumento en la producción de mineral mantenemos el striping ratio planificado
que es de 0.38.
6. La programación del modelo desarrollado usando GPSS ha dado resultados
satisfactorios y se adecua a las necesidades operacionales contempladas.
7. El GPSS es adecuado para modelar este tipo de transporte abordado.
8. Este modelo probabilístico permitirá tomar buenas decisiones al jefe de guardia
de operaciones.
9. La técnica de simulación, es una herramienta sofisticada para diseñar alternativas
de escenarios diferentes, con el objetivo de identificar los factores limitantes del
sistema de producción y con ello realizar la toma de decisiones para incrementar la
productividad.
10. Se recomienda hacer una evaluación técnica y económica de la asignación de los
camiones antes de iniciar la guardia.
11. Los datos de los tiempos de carguío y acarreo se tienen que tener un control
estadístico por guardia y temporada. En los meses de enero, febrero y marzo se tiene
la nevada (lluvia), en los meses de junio a agosto la neblina.
BIBLIOGRAFÍA
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2. MARÍN S., Alfredo (2013). Apuntes del curso “Geoestadística I”. Aulas de la
Escuela profesional de Ingeniería de Minas, Facultad de Ingeniería Geológica Minera y Metalúrgica, Universidad Nacional de Ingeniería.
3. MARÍN S., Alfredo (2013). Apuntes del curso “Geoestadística II”. Aulas de la
Escuela profesional de Ingeniería de Minas, Facultad de Ingeniería Geológica Minera y Metalúrgica, Universidad Nacional de Ingeniería.
4. MARÍN S., Alfredo. (1974). Simulación con GPSS. Cuarto seminario
latinoamericano de investigación operativa aplicada a la industria minera Santiago de Chile.
5. DÍAZ A., Jorge Gustavo. “Conversación sobre los planes estratégicos de la
facultad y sobre su experiencia en la minería”. Aulas de la Escuela profesional de Ingeniería de Minas, Facultad de Ingeniería Geológica Minera y Metalúrgica, Universidad Nacional de Ingeniería. 2 de Abril del 2015.
6. TEVES R., Augusto. Aplicación de la función inversa y el método Montecarlo
en la simulación de las operaciones mineras. Agosto del 2012. Tesis (Ing.): Universidad Nacional de Ingeniería, Facultad de Ingeniería Geológica Minera y Metalúrgica. 7. MENDOZA A., Iván. Modelo probabilístico del ciclo minado y transporte de
mineral en la unidad minera El Porvenir –Milpo. 2004. Tesis (Ing.): Universidad Nacional de Ingeniería, Facultad de Ingeniería Geológica Minera y Metalúrgica.
8. WONG V., Javier. Modelo probabilístico del transporte de mineral en el tajo
Raúl Rojas dela Unidad Minera Paragsha en Cerro de Pasco. Diciembre del 2012. Tesis (Br): Universidad Nacional de Ingeniería, Facultad de Ingeniería Geológica Minera y Metalúrgica.
9. AGREDA T., Carlos (1994). Investigación de operaciones. Primera edición, 257p.
10. IBM. (1971) General Purpose Simulation System/360. Introductory User’s
Manual (H20-0326). 11. TAHA A., Hamdy (2004). Investigación de operaciones. Séptima edición, 463p.
ANEXOS
Anexo 1: Representación del modelo del tajo.
Anexo 2: Tiempos de carguío, acarreo y descarga de mineral y desmonte.
Anexo 3: Tratamiento estadístico de los tiempos.
Anexo 4: Diagrama de bloques del modelo probabilístico.
Anexo 5: Replanteo y resultados del nuevo modelo.
Anexo Nº 1
DIAGRAMA DE LAS RUTAS DE TRANSPORTE
Anexo Nº 2
Tiempo de carguío en el primer punto del tajo en segundos.
105 111 120 131 133 140 128
127 116 115 129 133 117 137 132 107 102 136 119 118 116 104 125 118 107 123 122 127 101 106 131 121 138 132 125 113 108 135 122 127 116 108 104 109 121 134 128 125 128 104 124 127 128 132 131 136 139 122 115 116 113 117 130 120 110 116 122 133 138 109
Tiempo de carguío en el segundo punto del tajo en segundos.
108 107 138 127 117 140 100
110 120 130 108 116 129 133 123 117 118 138 131 111 115 128 133 128 116 131 137 129 110 103 116 129 101 108 133 127 127 129 120 132 116 112 104 107 112 127 119 123 126 127 134 135 131 137 129 110 115 117 127 129 137 139 140 128 118 115 117 123 117 129
Tiempo de carguío en el cuarto punto del tajo en segundos.
116 128 137 127 132 116 108
110 134 121 110 100 137 139 127 114 125 135 137 127 128 119 106 118 104 131 122 121 122 126 115 109 131 127 139 133 127 104 116 103 104 134 107 110 125 134 123 107 110 115 133 116 112 122 119 131 121 122 125 134 122 139 134 127 125 118 115 125 120 134
Tiempo de descarga en el PAD en segundos.
118 128 126 138 118 115 122
132 118 100 111 117 131 140 110 112 140 137 122 126 124 115 116 113 127 131 136 101 108 123 134 127 133 139 119 129 113 115 108 109 117 133 131 127 123 126 133 137 138 133 128 109 111 110 117 113 115 118 121 107 121 139 133 140 100 102 101 107 103 104
Tiempo de descarga en el botadero (punto 5) en segundos.
120 114 102 104 108 113 115
116 128 132 133 129 101 116 113 129 133 137 127 107 109 120 100 110 140 130 119 117 139 140 117 116 115 135 127 113 128 118 137 116 107 104 134 128 124 127 118 129 123 134 132 128 137 122 115 119 131 119 121 131 137 112 133 128 127 120 136 133 128 127
Tiempo del tramo 1-2-3-6-7 (volquetes cargados con mineral) en segundos.
820 845 835 842 857 863 833
835 843 858 819 838 875 870 859 819 859 869 860 815 822 833 844 855 857 861 841 853 879 877 867 856 846 828 833 842 856 867 869 851 853 839 870 853 847 842 838 818 837 842 856 869 861 827 823 855 834 843 849 837 824 828 819 841 828 837 865 856 869 839
Tiempo del tramo 7-6-3-2-1 (volquetes vacíos) en segundos.
640 655 648 658 660 686 665
669 670 630 690 640 639 631 660 659 681 671 673 647 683 667 669 658 648 635 675 686 656 645 652 658 649 652 657 662 685 674 677 639 657 659 678 673 680 670 631 682 673 649 641 652 657 677 632 637 687 688 657 647 655 648 666 655 649 657 667 657 638 669
Tiempo del tramo 2-3-6-7 (volquetes cargados con mineral) en segundos.
650 657 651 657 670 678 645
659 672 680 683 662 630 640 660 663 668 674 671 690 660 642 641 655 661 679 671 685 637 644 645 665 666 656 673 688 690 644 652 679 659 638 649 655 666 658 674 679 637 649 650 641 656 647 659 637 648 687 665 655 648 674 639 665 649 658 674 679 636 637
Tiempo del tramo 7-6-3-2 (volquetes vacíos) en segundos.
460 459 485 501 508 510 450
488 477 473 510 483 478 493 498 461 477 466 499 504 453 472 486 478 456 479 489 468 479 486 481 467 469 487 481 490 479 478 486 473 458 473 504 468 488 466 457 474 469 463 457 475 496 483 491 497 502 493 503 509 469 455 457 469 463 475 489 482 498 493
Tiempo del tramo 4-3-5 (volquetes cargados con desmonte) en segundos.
777 768 790 805 777 788 801
810 750 775 777 760 765 759 788 777 809 805 773 777 793 788 780 773 765 775 788 798 790 797 793 787 764 756 762 771 781 757 769 763 754 800 806 779 780 767 788 795 791 756 786 779 762 758 779 774 793 798 791 807 795 787 756 757 792 778 779 750 762 785
Tiempo del tramo 5-3-4 (volquetes vacíos) en segundos.
531 562 562 587 589 610 620
615 613 548 606 607 609 601 600 580 538 568 573 572 574 540 624 619 611 602 571 561 581 586 597 583 589 545 619 621 630 570 567 562 600 620 625 627 548 565 565 574 582 577 523 513 518 588 550 573 584 528 513 559 574 581 588 579 512 591 563 585 595 580
Anexo Nº 3
II. TABLAS DE FRECUENCIAS, HISTOGRAMAS Y FUNCIONES
ACUMULADAS DE LOS TIEMPOS.
INTERVALO mi fi hi Hi
[99-105> 102 5 0.071 0.071 [105-111> 108 9 0.129 0.200 [111-117> 114 10 0.143 0.343 [117-123> 120 13 0.186 0.529 [123-129> 126 13 0.186 0.715 [129-135> 132 12 0.171 0.886 [135-141> 138 8 0.114 1.000
Figura 2.1: Tabla de frecuencias de los tiempos de carguío en el primer punto.
Figura 2.2: Histograma de los tiempos de carguío en el primer punto.
Figura 2.3: Función acumulada de los tiempos de carguío en el primer punto.
INTERVALO mi fi hi Hi
[99-105> 102 4 0.057 0.057 [105-111> 108 8 0.114 0.171 [111-117> 114 10 0.143 0.314 [117-123> 120 10 0.143 0.457 [123-129> 126 14 0.200 0.657 [129-135> 132 15 0.214 0.871 [135-141> 138 9 0.129 1.000
Figura 2.4: Tabla de frecuencias de los tiempos de carguío en el segundo punto.
Figura 2.5: Histograma de los tiempos de carguío en el segundo punto.
Figura 2.6: Función acumulada de los tiempos de carguío en el segundo punto.
INTERVALO mi fi hi Hi
[99-105> 102 5 0.071 0.071 [105-111> 108 9 0.129 0.200 [111-117> 114 10 0.143 0.343 [117-123> 120 12 0.171 0.514 [123-129> 126 15 0.214 0.728 [129-135> 132 11 0.157 0.885 [135-141> 138 8 0.115 1.000
Figura 2.7: Tabla de frecuencias de los tiempos de carguío en el cuarto punto.
Figura 2.8: Histograma de los tiempos de carguío en el cuarto punto.
Figura 2.9: Función acumulada de los tiempos de carguío en el cuarto punto.
INTERVALO mi fi hi Hi
[99-105> 102 7 0.100 0.100 [105-111> 108 8 0.114 0.214 [111-117> 114 11 0.157 0.371 [117-123> 120 12 0.171 0.542 [123-129> 126 12 0.171 0.713 [129-135> 132 10 0.143 0.856 [135-141> 138 10 0.143 0.999
Figura 2.10: Tabla de frecuencias de los tiempos de descarga en el PAD.
Figura 2.11: Histograma de los tiempos de descarga en el PAD.
Figura 2.12: Función acumulada de los tiempos de descarga en el PAD.
INTERVALO mi fi hi Hi
[99-105> 102 5 0.071 0.071 [105-111> 108 5 0.071 0.142 [111-117> 114 12 0.171 0.313 [117-123> 120 12 0.171 0.484 [123-129> 126 13 0.186 0.670 [129-135> 132 14 0.200 0.870 [135-141> 138 9 0.130 1.000
Figura 2.13: Tabla de frecuencias de los tiempos de descarga en el botadero.
Figura 2.14: Histograma de los tiempos de descarga en el botadero.
Figura 2.15: Función acumulada de los tiempos de descarga en el botadero.
INTERVALO mi fi hi Hi
[810-820> 815 5 0.070 0.070 [820-830> 825 8 0.110 0.180 [830-840> 835 13 0.190 0.370 [840-850> 845 13 0.190 0.560 [850-860> 855 15 0.210 0.770 [860-870> 865 11 0.160 0.930 [870-880> 875 5 0.070 1.000
Figura 2.16: Tabla de frecuencias de los tiempos del tramo 1-2-3-6-7 (volquetes cargados con mineral).
Figura 2.17: Histograma de los tiempos del tramo 1-2-3-6-7 (volquetes cargados con mineral).
Figura 2.18: Función acumulada de los tiempos del tramo 1-2-3-6-7 (volquetes
cargados con mineral).
INTERVALO mi fi hi Hi
[629-638> 633.5 6 0.086 0.086 [638-647> 642.5 7 0.100 0.186 [647-656> 651.5 14 0.200 0.386 [656-665> 660.5 15 0.214 0.600 [665-674> 669.5 13 0.186 0.786 [674-683> 678.5 8 0.114 0.900 [683-692> 687.5 7 0.100 1.000
Figura 2.19: Tabla de frecuencias de los tiempos del tramo 7-6-3-2-1 (volquetes vacíos).
Figura 2.20: Histograma de los tiempos del tramo 7-6-3-2-1 (volquetes vacíos).
Figura 2.21: Función acumulada de los tiempos del tramo 7-6-3-2-1 (volquetes
vacíos).
INTERVALO mi fi hi Hi
[629-638> 633.5 6 0.086 0.086 [638-647> 642.5 10 0.143 0.229 [647-656> 651.5 13 0.186 0.415 [656-665> 660.5 14 0.200 0.615 [665-674> 669.5 11 0.157 0.772 [674-683> 678.5 9 0.128 0.900 [683-692> 687.5 7 0.100 1.000
Figura 2.22: Tabla de frecuencias de los tiempos del tramo 2-3-6-7 (volquetes cargados con mineral).
Figura 2.23: Histograma de los tiempos del tramo 2-3-6-7 (volquetes cargados con mineral).
Figura 2.24: Función acumulada de los tiempos del tramo 2-3-6-7 (volquetes
cargados con mineral).
INTERVALO mi fi hi Hi
[449-458> 453.5 7 0.100 0.100 [458-467> 462.5 8 0.114 0.214 [467-476> 471.5 14 0.200 0.414 [476-485> 480.5 13 0.186 0.600 [485-494> 489.5 14 0.200 0.800 [494-503> 498.5 7 0.100 0.900 [503-512> 507.5 7 0.100 1.000
Figura 2.25: Tabla de frecuencias de los tiempos del tramo 7-6-3-2 (volquetes vacíos).
Figura 2.26: Histograma de los tiempos del tramo 7-6-3-2 (volquetes vacíos).
Figura 2.27: Función acumulada de los tiempos del tramo 7-6-3-2 (volquetes vacíos).
INTERVALO mi fi hi Hi
[749-758> 753.5 9 0.129 0.129 [758-767> 762.5 9 0.129 0.258 [767-776> 771.5 9 0.129 0.387 [776-785> 780.5 13 0.186 0.573 [785-794> 789.5 17 0.243 0.816 [794-803> 798.5 7 0.100 0.916 [803-812> 807.5 6 0.084 1.000
Figura 2.28: Tabla de frecuencias de los tiempos del tramo 4-3-5 (volquetes cargados con desmonte).
Figura 2.29: Histograma de los tiempos del tramo 4-3-5 (volquetes cargados con desmonte).
Figura 2.30: Función acumulada de los tiempos del tramo 4-3-5 (volquetes vacíos).
INTERVALO mi fi hi Hi
[512-529> 520.5 7 0.100 0.100 [529-546> 539.5 5 0.071 0.171 [546-563> 558.5 8 0.114 0.285 [563-580> 577.5 15 0.214 0.499 [580-597> 596.5 15 0.214 0.713 [597-614> 615.5 11 0.158 0.871 [614-631> 634.5 9 0.129 1.000
Figura 2.31: Tabla de frecuencias de los tiempos del tramo 5-3-4 (volquetes vacíos).
Figura 2.32: Histograma de los tiempos del tramo 5-3-4 (volquetes vacíos).
Figura 2.33: Función acumulada de los tiempos del tramo 5-3-4 (volquetes vacíos).
Anexo Nº IV
DIAGRAMA DE BLOQUES DEL MODELO PROBABILÍSTICO
Anexo Nº 5
REPLANTEO DE LA CODIFICACIÓN
********MODELO DE LA UNIDAD MINERA ANABI SAC. “TAJO ANAMA” –
DESARROLLADO Y PROGRAMADO POR RIEMANN EULER GAMARRA
SANTAMARIA********
*************SE VARIÓ SOLO LOS TIEMPOS DE LOS TRAMOS***********
T17LM FUNCTION RN1, C8 0.0,405.0/0.07,410.0/0.18,415/0.37,420.0/0.56,425.0/0.77,430.0/0.93,435.0/1.0,440 T71V FUNCTION RN1, C8 0.0,314.5/0.086,319.0/0.186,323.5/0.386,328.0/0.6,332.5/0.786,337.0/0.9,341.5/1.0,346 T27LM FUNCTION RN1, C8 0.0,314.5/0.086,319.0/0.229,323.5/0.415,328.0/0.615,332.5/0.772,337.0/0.9,341.5/1.0,346 T72V FUNCTION RN1, C8 0.0,224.5/0.1,229.0/0.214,233.5/0.414,238.0/0.6,242.5/0.8,247.0/0.9,251.5/1.0,256.0 T45LD FUNCTION RN1, C8 0.0,374.5/0.129,379.0/0.258,383.5/0.387,388.0/0.573,392.5/0.816,397.0/0.916,401.5/1.0,406.0 T54V FUNCTION RN1, C8 0.0,256.0/0.1,264.5/0.171,273.0/0.285,281.5/0.499,290.0/0.713,298.5/0.871,307.0/1.0,315.5 C1M FUNCTION RN1, C8 0.0,99.0/0.071,105.0/0.2,111.0/0.343,117.0/0.529,123.0/0.715,129.0/0.886,135.0/1.0,141.0 C2M FUNCTION RN1, C8 0.0,99.0/0.057,105.0/0.171,111.0/0.314,117.0/0.457,123.0/0.657,129.0/0.871,135.0/1.0,141.0 C4D FUNCTION RN1, C8 0.0,99.0/0.071,105.0/0.2,111.0/0.343,117.0/0.514,123.0/0.728,129.0/0.885,135.0/1.0,141.0
D7M FUNCTION RN1, C8 0.0,99.0/0.1,105.0/0.214,111.0/0.371,117.0/0.542,123.0/0.713,129.0/0.856,135.0/0.999,141.0 D5D FUNCTION RN1,C8 0.0,105.0/0.071,105.0/0.142,111.0/0.313,117.0/0.484,123.0/0.67,129.0/0.87,135.0/1.0,141.0 *****************SE VARIÓ LA ASIGNACIÓN DE CAMIONES************** INITIAL X$PADLIX1,0 INITIAL X$PADLIX2,0 INITIAL X$BOTADERO,0 BOT5 STORAGE 6 PAD7 STORAGE 6 GENERATE ,,,7 ///SE CAMBIO LOS 6 CAMIONES POR 7 ASSIGN MIN1,33.525 COL1 QUEUE COLEX1 SEIZE EXC1 DEPART COLEX1 ADVANCE FN$C1M RELEASE EXC1 ADVANCE FN$T17LM ENTER PAD7 ADVANCE FN$D7M SAVEVALUE PADLIX1+,P$MIN1 LEAVE PAD7 ADVANCE FN$T71V TRANSFER ,COL1 GENERATE ,,,6 ///NO SE MODIFICO EL # DE CAMIONES ASSIGN MIN2,33.525 COL2 QUEUE COLEX2 SEIZE EXC2 DEPART COLEX2 ADVANCE FN$C2M RELEASE EXC2 ADVANCE FN$T27LM ENTER PAD7 ADVANCE FN$D7M SAVEVALUE PADLIX2+,P$MIN2 LEAVE PAD7 ADVANCE FN$T72V TRANSFER ,COL2 GENERATE ,,,5///SE CAMBIO LOS 6 CAMIONES POR 5 ASSIGN DES1,33.525 COL3 QUEUE COLEX3 SEIZE EXC3
DEPART COLEX3 ADVANCE FN$C4D RELEASE EXC3 ADVANCE FN$T45LD ENTER BOT5 ADVANCE FN$D5D SAVEVALUE BOTADERO+,P$DES1 LEAVE BOT5 ADVANCE FN$T54V TRANSFER ,COL3 GENERATE 36000 TERMINATE 1
START 1
RESULTADOS DE LA SIMULACIÓN
GPSS World Simulation Report - CODIFICACION EN GPSS nuevo.26.1 FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER EXC1 252 0.846 120.872 1 19 0 0 EXC2 263 0.890 121.808 1 15 0 0 EXC3 195 0.655 120.959 1 0 0 0 QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME COLEX1 6 0 252 163 0.132 18.861 COLEX2 5 0 263 133 0.133 18.157 COLEX3 4 0 195 154 0.057 10.504 STORAGE CAP. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. BOT5 6 5 0 2 193 1 0.663 0.111 PAD7 6 4 0 4 507 1 1.701 0.284 SAVEVALUE RETRY VALUE PADLIX1 0 8280.675 PADLIX2 0 8649.450 BOTADERO 0 6436.800
RIEMANN EULER GAMARRA SANTAMARIA Correo: [email protected], Cel.: 993365719
RESUMEN PROFESIONAL
Training en la U.M.Anabi S.A.C., Peruano con 2 años de experiencia en legislación,
procedimientos mineros y en explotación de mina a tajo abierto en el área de
operaciones mina. Ingeniero en Ciencias (Con Grandes Honores) con mención en:
Ingeniería de Minas de la Universidad Nacional de Ingeniería, asociado al Instituto de
Ingenieros de Minas del Perú (12-03385-OT).
EXPERIENCIA PROFESIONAL Unidad Minera Anabi S.A.C. – May 2015 hasta la fecha: Training en Operaciones Mina
• Anabi, operación a cielo abierto de mineral de oro. • 2774kt de mineral proyectados para el 2015.
Ministerio de Energía y Minas. - Feb 2013 – Feb 2014 Practicante de la Dirección Técnica Minera
• Normas y procedimientos para operaciones mineras. • Aprobación de planes de minado.
Compañía Minera Antamina S.A. – Ene 2012 – Abr 2012 Practicante en Operaciones Mina.
• 500kt de movimiento de tierra por día. • Encargado de planificar, supervisar y reportar la
operatividad de la flota de camiones.
LOGROS RELEVANTES
• Diseño del modelo
probabilístico de transporte de
mineral del tajo Anama.
• Realizar diagramas de flujos para
los procedimientos mineros.
• Capacitación en criterios para
remarcar las mallas de
perforación cuando se borre los
puntos marcados.
• Iniciativa para que la mina
Antamina muestre las
operaciones a las comunidades.
ACTIVIDADES EXTRACURRICULARES
• Participante como comunero en la audiencia Pública “Incremento de Reservas y Optimización
del Plan de Minado”. Cía. Minera Antamina S.A.
• Participante en la verificación de los datos en campo de la Cía. Minera Milpo S.A.A. Lugar:
Ancash.
• Participante en la audiencia Pública “Línea auxiliar de transmisión eléctrica de 220kv” de la Sub-
Estación Vizcarra - Huallanca hacia ANTAMINA.
